Миронов С.В., Пищухин А.М. Метасистемный подход в управлении

Подождите немного. Документ загружается.

Рисунок 4.9 – Изменения дисперсий трех регуляторов во время экспери-

мента

увеличению дисперсии управляемой величины в третьем регуляторе, умень-

шению в первом и почти не меняет дисперсии второго регулятора. В третьей

области включается конечный автомат, который, оптимально перераспреде-

ляя управляющие воздействия, возвращает дисперсиям почти прежнее их

значение.

Из экспериментального моделирования метасистем параллельного и по-

следовательного действия видно, что, хотя их поведение описывается урав-

нением ФПК, управлять ими приходится по-разному. Во втором случае мож-

но напрямую увеличивать частоту включений в случаях большой неопреде-

ленности, а в первом можно лишь создавать условия для уменьшения дис-

персий управляемых величин.

Выводы по четвертому разделу

1 Критерий оптимальности в виде разности плотностей вероятности реа-

лизации внешнего процесса и включения соответствующей этой реализации

структуры позволяет оптимизировать управление в метасистеме последова-

тельного действия в отношении повышения точности и своевременности

включения.

2 Концепция двух стохастических процессов при функционировании

метасистемы последовательного действия позволяет организовать обратну-

юсвязь в объекте управления по частоте включений и за счет этого повысить

точность и адекватность включения структур.

3 Критерий в виде суммы дисперсий управляемых величин и виртуаль-

ных работ, необходимых для поддержения этих дисперсий, позволяет опти-

мизировать управление в метасистеме параллельного действия, минимизируя

виртуальную работу и сохраняя приемлемую точность регулирования в от-

дельных структурах.

4 Между дисперсиями регулируемых величин в метасистеме параллель-

ного действия и виртуальной работой, необходимой для их поддержания,

существует гиперболическая зависимость.

5 При импульсном управлении метасистемой параллельного действия с

уменьшением частоты импульсного воздействия виртуальная работа, направ-

ляемая на поддержание заданных дисперсий регулируемых величин, резко

возрастает. Минимальность виртуальной работы имеет место при непрерыв-

ном управлении.

6 В случае многосвязанной метасистемы необходима модель конечного

автомата, работающая по специальному алгоритму и позволяющая «автома-

тически» найти оптимальные значения дисперсий выходных величин.

7 Модели управления вероятностями в метсистемах последовательного

и параллельного действия носят различный характер. Если в последователь-

ных системах можно напрямую увеличивать частоту включения, то в парал-

лельных системах можно лишь создавать условия для повышения частоты

появления на выходах структур управляемых величин, равных уставкам, при

одновременном понижении частоты появления всех других значений управ-

ляемой величины.

5 Применение метасистемного подхода

5.1 Автоматизация контроля качества ткани

Рыночная экономика требует от производителя повышения качества вы-

пускаемой продукции. Это тем более справедливо по отношению к такой

распространенной продукции, как ткань. Тем не менее, в настоящее время

управление качеством ткани является в большой степени искусством, а кон-

троль этого качества в отечественной текстильной промышленности прово-

дится, в основном, визуально /16/. При этом пропускаются даже крупные де-

фекты, что ведет к штрафным санкциям, или ткани приписываются несуще-

ствующие дефекты, чем занижается сорт ткани и, соответственно, ее цена.

Автоматизация процесса обеспечения качества ткани повысит конкуренто-

способность и снизит экономические потери предприятия.

Система обеспечения качества, в данном случае, состоит из подсистемы

управления качеством и подсистемы контроля готовой продукции. Последо-

вательно рассмотрим их.

5.2 Синтез подсистемы управления качеством ткани

Подсистема управления качеством ткани состоит из четырех крупных

технологических структур, отвечающих соответственно за качество на этапах

прядения, ткачества, отделки, а также за контроль готовой продукции. Ввиду

отсутствия структурных перекрытий на этих этапах, они выполняются па-

раллельно и, следовательно, допускают перераспределение управляющих

ресурсов. Такой же вывод следует из формулы (3.35), если принять c

равным нулю.

В первую очередь встает вопрос о том, что выгоднее: вкладывать ресур-

сы в совершенствование технологии изготовления ткани или в совершенст-

вование системы выходного контроля?

Большое количество и разнообразие пороков внешнего вида ткани дела-

ют задачу полного контроля трудной и дорогостоящей /31/. Здесь также воз-

можна альтернатива. С одной стороны, отказываясь от разбраковки готовой

ткани, можно нарастить контролирующие средства на предшествующих эта-

пах ее изготовления, максимально исключив появление пороков. Другая

крайность - усложнение устройств выходного контроля с уменьшением до

минимума промежуточных контролирующих средств.

Средства, которые можно направить на повышение качества продукции,

оценим следующим образом. Пусть возможности предприятия по выпуску

продукции первого сорта равны

, а выпускает оно часть продукции S

пер-

вым сортом, часть S

вторым, а часть S

продукции уходит в брак. Тогда, обо-

значая себестоимость единицы продукции З, в предельном случае получаем

ЗSЦSЦSЦSK

+−−=

221111

. (5.1)

Очевидно, необходимо поделить эти средства между системой управле-

ния и контроля так, чтобы качество продукции стало максимальным

(

)

(

)

max

))(()(

111

⇒

−

KKKnn

Knn

(5.2)

где n – среднее количество дефектов в единицу времени при данной тех-

нологии,

) – количество дефектов, устраненных за счет улучшения техно-

логии,

θ(K-K

) – вероятность обнаружения и правильной классификации де-

фектов системой контроля качества,

K-K

– затраты на систему контроля.

Взяв производную от этой суммы по K

и приравняв ее к нулю, можно

определить оптимальные затраты на улучшение технологии, а затем затраты

на систему контроля, при условии, что известны зависимости уменьшения

числа дефектов от улучшения технологии и точности классификации от за-

трат.

Схема системы управления качеством продукции представлена на ри-

сунке 5.1. Здесь применяются обозначения:

Y – вектор выходных показате-

лей (сорт продукции, ее количество, браковочная ведомость),

F – вектор воз-

•

Рисунок 5.1 – Схема многоуровневого управления качеством

мущающих воздействий (качество исходных материалов, сырья, энергии, ин-

струмента и так далее),

U – вектор управляющих воздействий на технологи-

ческий процесс изготовления продукции (технологические уставки по каче-

ству на отдельных операциях), Ц – цель управления – обеспечение опти-

мального качества в данных рыночных условиях (при минимизации затрат),

СУ – субъект управления, ПСАК – подсистема автоматического контроля ка-

чества.

Данная схема может быть классифицирована как многозадачная мульти-

структурная система параллельного действия. Задачи обеспечения качества

Объект

управления –

качество продук-

ции

М1

Подсис-

тема рас-

познава-

ния

Устройст-

во выбора

задачи

М1

М2

М1

М2

Задача 1 обес-

печения кач-ва

СУ

ПСАК

Задача 2 обес-

печения кач-ва

Задача N обес-

печения кач-ва

на отдельно взятой операции (для ткани - это прядение, ткачество и отделка)

могут быть решены, как это следует из предыдущей главы, несколькими ме-

тодами: изменением частоты подналадки оборудования, изменением величи-

ны премий обслуживающему персоналу, ужесточением требований к вход-

ному контролю и так далее. На схеме условно показано лишь по два метода

решения каждой из задач. К тому же считается, что внутри каждого блока

метода (М

, М

) заложен алгоритм или программа со всей совокупностью

команд, операций, функций и режимов их реализации.

Рисунок 5.2 поясняет, что понимается под оптимальным качеством в

данных рыночных условиях. Улучшение качества по отношению к опти-

мальному уровню ведет к прямому увеличению затрат на более частую под-

наладку оборудования, увеличение премий и так далее. Снижение качества

по сравнению с оптимальным наказывается штрафными санкциями со сторо-

ны потребителя, снижением объемов продаж и так далее. В реальности опти-

мальный уровень постоянно изменяет свое положение и система требует пе-

рераспределения управляющих воздействий.

В данных условиях устройство выбора приоритетной задачи по улучше-

нию качества должно реализовать (выбирать) ту задачу из N, которая выпол-

няется в данный момент хуже всего. При этом управляющими ресурсами мо

Затраты

Уровень качества

продукции

Оптимальный

уровень

Рисунок 5.2 – Изменение затрат на обеспечение качества продукции

гут быть обновление оборудования и инструмента, учащение его подналадки,

увеличение премии работающим и так далее.

Перераспределение управляющих ресурсов рассмотрено выше по отно-

шению к контролю и технологии. Оно допустимо также и между технологи-

ческими структурами. В таком случае работа подсистемы распознавания де-

фектов может сводиться лишь к накоплению статистики по появляющимся

случаям брака за определенный промежуток времени. Далее организуется

обратная связь, то есть на ту задачу, решение которой приводит к макси-

мальному браку и переключается управление, а ресурсы освобождаются с

той задачи, где брак минимален или вообще отсутствует.

Такой механизм переключения задач есть не что иное как принцип глав-

ного звена или метод Парето-Лоренца в экономике, когда имеющиеся ресур-

сы не размазываются равномерно по всем имеющимся задачам, а приклады-

ваются кумулятивно, концентрированно – в этом случае эффект от их приме-

нения максимален.

С другой стороны, можно проранжировать виды брака по степени их со-

ответствия рыночным условиям в данный момент относительно некоторой

середины. Тогда механизм управления должен уменьшать ресурсы управ-

ляющих воздействий пропорционально удалению от этой середины в сторо-

ну улучшения качества и увеличивать их в противоположном направлении.

Вопрос выбора середины по достигаемому качеству продукции, также как и

коэффициенты изменения управляющих ресурсов, требуют дальнейших ис-

следований.

В любом случае необходимо анализировать диаграмму потерь. Для тка-

ней производственного объединения «Орентекс» ее можно получить из таб-

лицы данных 5.1.

Сама диаграмма изображена на рисунке 5.3.

Таблица 5.1 Оценка потерь от дефектов

Тип дефекта Кол-во Ш.бал частота Кр

«опасн»

1 2 3 4 5

1 Затек краски

2 Пятно

3 Перекос ткани

4 Заломы (варочный, красильный,

сухой)

5 Разнооттеночность

6 Заработка пуха

7 Масляная или цветная нити

8 Парочка

9 Непропряды

10 Пролеты

11 Подплетина

12 Местное сужение ткани

13 Дыры

7+8+11

2\211

21\211

4\211

26\211

4\211

16\211

17\211

9\211

6\211

4\211

2\211

5\211

6\211

22\211

21\211

44\211

286\211

44\211

176\211

17\211

9\211

18\211

4\211

2\211

5\211

6\211

14 Рвань

15 Надиры

16 Зебристость, полоса

17 Недоработка нити

18 Пятна от заработки

19 Непропечать рисунка

20 Слеты

21 Ткацкие узлы

22 Незаработка петель

23 Недосека

24 Засечки ( затяжки )

14\211

8\211

44\211

7\211

5\211

15\211

14\211

1\211

15\211

5\211

154\211

8\211

44\211

7\211

5\211

15\211

14\211

1\211

75\211

5\211

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 24

№ дефекта

Рисунок 5.3 – Диаграмма потерь от дефектов (пороков) ткани

Из диаграммы сразу следует, что «снимать» управляющие ресурсы мож-

но с дефектов под № 8, 10-13, 15, 17, 18, 21, 22, 24 и «направлять» их на де-

фекты под № 4, 6, 14, 23. Очевидно, это приведет к общему повышению ка-

чества ткани при остающихся прежними ресурсах управляющих воздейст-

вий.

Проведем расчеты по методике, описанной в подразделе 4.4. Для этого

сформируем методом экспертных оценок таблицу 5.2 трудоемкости, обеспе-

чивающей равное повышение качества при применении разных управляю-

щих средств.

Потери

Таблица 5.2 Трудоемкость повышения качества разными средствами

№ Средство управления № дефекта по

таблице 5.1

Трудоемкость

1 Поднастройка оборудова-

ния

2 Повышение культуры про-

изводства

3 Замена изношенных частей

оборудования

4 Сочетание 1-го и 2-го 8

1.5

5 Сочетание 2-го и 3-го 17

2.5

6 Сочетание 1-го и 3-го 11

Пользуясь этой таблицей расчитываем величину фактически направляе-

мых ресурсов по каждому виду дефектов (третий столбец Таблицы 5.3).

Пользуясь упрощенной формулой (4.42) можно определить квазиоптималь-

ное управляющее воздействие и определить необходимую коррекцию (чет-

вертый столбец таблицы 5.3), перевести ее в величину корректирующих по-

терь, а затем, найдя отношение площадей их площади к площади первона-

чальных фактических потерь найти процент повышения качества продукции.

В результате расчетов он оказался равным 18.6 %.